Python:日本の豚肉供給国と国産豚肉の輸出先を棒グラフ化する

驚くべきことに、日本は牛肉よりも豚肉の輸入額の方が多い。豚肉価格は牛肉価格よりも安いにもかかわらずにだ。スーパーで売ってる外国産豚は、国産銘柄豚と比べると割安ではあるが、安い国産豚肉より高いものも多々ある。よくよく考えてみると、牛肉は輸入牛でも輸入豚よりも割高なので、価格の安い豚肉が庶民には好まれるのかもしれない。ということで、日本の豚肉輸出入について調べてみた。

スポンサーリンク

データの下準備

先ず、このサイトから必要なデータを漁ってくる。

from pandas import *
import warnings
warnings.simplefilter('ignore', FutureWarning)
from pandas import *
import matplotlib
matplotlib.rcParams['axes.grid'] = True # show gridlines by default
%matplotlib inline

df = read_csv('pork.csv',encoding='utf-8')
df.head(2)
Classification Year Period Period Desc. Aggregate Level Is Leaf Code Trade Flow Code Trade Flow Reporter Code Reporter Qty Alt Qty Unit Code Alt Qty Unit Alt Qty Netweight (kg) Gross weight (kg) Trade Value (US$) CIF Trade Value (US$) FOB Trade Value (US$) Flag
0 HS 2018 201807 July 2018 4 0 2 Exports 392 Japan NaN NaN NaN NaN 15463 NaN 178355 NaN NaN 0
1 HS 2018 201807 July 2018 6 1 2 Exports 392 Japan NaN NaN NaN NaN 23525 NaN 33747 NaN NaN 0

2 rows × 35 columns

df=df[['Year', 'Period','Trade Flow','Reporter', 'Partner', 'Commodity','Commodity Code','Trade Value (US$)']]
df_world = df[df['Partner'] == 'World']
df_countries = df[df['Partner'] != 'World']
df_countries_imports = df_countries[df_countries['Trade Flow'] == 'Imports']
df_world_imports=df_world[df_world['Trade Flow'] == 'Imports']
df_countries_exports = df_countries[df_countries['Trade Flow'] == 'Exports']
df_world_exports=df_world[df_world['Trade Flow'] == 'Exports']
df1_countries = df_countries
print(df_world_imports['Trade Value (US$)'].aggregate(sum))
print(df_world_exports['Trade Value (US$)'].aggregate(sum))
4842996991
14240186

輸入額は5000億円を超えているが、輸出額は取るに足りないようである。

スポンサーリンク

日本はどこから豚肉を輸入しているのか

先ず、通貨単位をドルから円に変換する

b=df_countries_imports.groupby(['Partner'])['Trade Value (US$)'].aggregate(sum)
for i in range(len(b)):
    b[i] = b[i]*111
#b.sort_values(ascending=False)
from matplotlib.pyplot import *
from matplotlib.font_manager import FontProperties
from matplotlib import rcParams
import matplotlib.patches as mpatches
style.use('ggplot')

rcParams["font.size"] = "18"
fp = FontProperties(fname='/usr/share/fonts/opentype/ipaexfont-gothic/ipaexg.ttf', size=54)
rcParams['font.family'] = fp.get_name()
rcParams["font.size"] = "25"
fig, ax = subplots(figsize=(20,12))
b.sort_values(ascending=False, inplace=False).head(20).plot(kind='barh',width=.6)
rc('xtick', labelsize=25)
rc('ytick', labelsize=25)
xticks(np.arange(0,2.1e11,1e11/5),
   ['{}億'.format(int(x/1e7)) if x > 0 else 0 for x in np.arange(0,2.1e10,1e10/5)])
ax.legend(["輸入額"],loc='upper right', prop={'size': 26})
for i in ax.patches:
    ax.text(i.get_width()+1e9,i.get_y()+.075,\
      '{:}億円'.format(int(str(i.get_width())[:-8])), fontsize=20, color='k');

スペインと言えばイベリコ豚、チリと言えばアンデス高原豚だろう。近所のスーパーでアメリカ産豚肉を見たことはない。カナダ産やドイツ産はあるが、牛肉と違って国産豚肉の方が多い。輸入額の中にはハムやベーコンなんかの加工品も含まれているので、そういった物に米国産豚肉が使われているのかもしれない。

スポンサーリンク

日本はどこに豚肉を輸出しているのか

a=df_countries[df_countries["Trade Flow"]=='Exports'].groupby(['Partner'])['Trade Value (US$)'].aggregate(sum)
for i in range(len(a)):
    a[i] = a[i]*111
#a.sort_values(ascending=False)
rcParams["font.size"] = "18"
fp = FontProperties(fname='/usr/share/fonts/opentype/ipaexfont-gothic/ipaexg.ttf', size=54)
rcParams['font.family'] = fp.get_name()
rcParams["font.size"] = "30"
fig, ax = subplots(figsize=(20,12))
a.sort_values(ascending=False, inplace=False).head(15).plot(kind='barh',width=.5)
rc('xtick', labelsize=30)
rc('ytick', labelsize=40)
xticks(np.arange(0,1.3e9,1e9/5),
   ['{}億'.format(int(x/1e7)) if x > 0 else 0 for x in np.arange(0,1.3e8,1e8/5)])
ax.legend(["輸出額"],loc='upper right', prop={'size': 26})
for i in ax.patches:
    ax.text((i.get_width()+5e6 if int(i.get_width()) < 1e9 else i.get_width()-1.05e9),\
     i.get_y()+.07,'{:,}{:,}{:,}円'.format(int(str(i.get_width())[:-8]),\
       int(str(i.get_width())[-8:-4]),int(str(i.get_width())[-4:])) \
 if int(i.get_width()) > 1e8 else '{:,}万円'.format(int(str(i.get_width())[:-4])),\
            fontsize=30, color='k');

輸出は香港が圧倒的に多いが、全体的に微々たる数字である。韓国の363万円なんていう数字は、個人が買っている可能性さえある。とは言っても、この数字自体が正しいのかどうかも怪しいもので、データの信憑性が問われるところでもある。

スポンサーリンク
スポンサーリンク

フォローする